目的:建立高血压病中医临床常见证候信息对痰湿壅盛证的诊断模型。方法:收集高血压病古今医案资料及临床病例资料,对所收集资料中患者的中医四诊信息进行归一化处理,采用C5.0、CRT、CHAID、QUEST决策树方法和神经网络方法,从35个中医临床常见证候中提取痰湿壅盛证的诊断规律,并形成诊断模型。结果:CHAID、CRT、QUEST及C5.0四种决策树算法对高血压病痰湿壅盛证的诊断准确率分别为82.9%、91.1%、92.4%、93.7%,其中C5.0决策树模型的准确率高于其它3种算法。采用径向基函数(RBF)神经网络和多层感知器(MLP)神经网络对原始证候数据分析,前者训练准确率为92.2%,测试准确率为91.4%,后者训练准确率为94.5%,测试准确率为90.4%,且RBF神经网络的诊断模型更优于MLP神经网络。结论:基于中医临床四诊信息数据,运用决策树和神经网络等数据挖掘方法,构建高血压病痰湿壅盛证诊断模型,能够直观地、清晰地对高血压病痰湿壅盛证进行诊断,归纳总结诊断规律,从而为高血压病痰湿壅盛证的中医证候规范提供依据。